首页 > 期刊 > 计算机工程与科学 > 基于统计检验的模糊聚类神经网络 【正文】
摘要:针对模糊聚类神经网络FCNN原有学习算法对初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等局限性。本文提出基于统计检验的模糊聚类神经网络FCNN-ST。通过引入T平方抽样的单峰分布模式统计检验逐步调整网络结构。确定最佳聚类数c。并使算法的稳定点趋于合理的聚类中心。仿真结果表明。FCNN-ST具有较好的鲁棒性。
关键词:模糊聚类 神经网络 统计检验
单位:华中科技大学数学系 湖北武汉430074
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